Zur Berechnung der versteckten Arbeitslosigkeit wird ein ökonometrisches Modell verwendet, das unter anderem auch in Deutschland angewendet wird[1]. Auch für andere OECD-Länder gibt es Berechnungen, denen dieses Modell zugrunde liegt1[2].

Die Definitionen der verwendeten Variablen sind laut OECD wie folgt:

• Die Erwerbsquote (EQ)
  Gibt den Anteil der Erwerbspersonen (also Arbeitslose und Erwerbstätige) an der gesamten Bevölkerung (im arbeitsfähigen Alter) an.
• Die Beschäftigungsquote (BQ)
  Gibt den Anteil der Beschäftigten (Erwerbstätigen) an der gesamten Bevölkerung (im arbeitsfähigen Alter) an.
• Die Bevölkerungsquote (PQ)
  Gibt den Anteil einer Bevölkerungsgruppe an der gesamten Bevölkerung (im arbeitsfähigen Alter) an.

Im Modell wird die versteckte Arbeitslosigkeit über die Auswirkungen der Konjunktur auf die Erwerbsquote berechnet. Als Konjunkturvariable wird wie bei Mitchell (1999), Agbola (2005) und Fuchs (2002) die Beschäftigungsquote herangezogen. Zusätzlich wird wie bei Zweimüller (1990) die Bevölkerungsquote als Kontrollvariable hinzugefügt. Dies führt zu folgendem ökonometrischen Modell:

Hier beschreibt ∆_t die Veränderung der Variablen zum Zeitpunkt t; i die Altersgruppe; α, β, γ die Regressionsparameter und ε_t das Residuum.

Der Koeffizient α spiegelt die konjunktur- und demografieunabhängige Komponente der Erwerbsquote der Bevölkerungsgruppe i wider, d.h. die Veränderung der Erwerbsquote der Bevölkerungsgruppe i bei konstanter Beschäftigungs- und Bevölkerungsquote. β misst die Konjunkturabhängigkeit der Erwerbsquote (ändert sich die Beschäftigungsquote um einen Prozentpunkt, so ändert sich die Erwerbsquote um β-Prozentpunkte ceteris paribus). Die Bevölkerungsquote dient als Kontrollvariable, γ misst die Veränderung der Erwerbsquote der Bevölkerungsgruppe i bei Veränderung der Bevölkerungsquote einer Bevölkerungsgruppe i (ändert sich die Bevölkerungsquote um einen Prozentpunkt, so ändert sich die Erwerbsquote um γ-Prozentpunkte ceteris paribus).

Auf die versteckte Arbeitslosigkeit wird durch die Differenz von Arbeitskräftepotential (AKP) und den ursprünglichen Erwerbspersonen sowie durch den Schätzwert der Beschäftigungselastizität (β) geschlossen. Das Modell und die Berechnung der versteckten Arbeitslosen im Detail wird im Appendix genauer erklärt.

Über dieses Modell kann nun die versteckte Arbeitslosigkeit – stark vereinfacht ausgedrückt – folgendermaßen geschätzt werden: Man unterstellt eine Hochkonjunktur und misst, wie viele Nicht-Erwerbspersonen (nicht in der Arbeitslosenrate erfasste Personen) unter diesen guten wirtschaftlichen Bedingungen arbeiten würden. Personen mit Arbeitswunsch, die aktiv nach Arbeit suchen, aber nicht sofort verfügbar sind. Und jene, die nicht aktiv nach Arbeit suchen. Zum Beispiel Menschen, die jetzt geschult werden und Ältere, die in Frühpension geschickt wurden.

Nicht in diesem Modell erfasst sind Menschen, die aus gesundheitlichen Gründen nicht mehr arbeiten können, Unterbeschäftigte (Menschen mit einem Job, die ihre Stundenzahl gerne erhöhen würden) sowie Schwarzarbeiter. Letztere würden die versteckte Arbeitslosigkeit reduzieren, Unterbeschäftigte würden sie erhöhen. Man erinnere sich, dass sich die Anzahl der Erwerbspersonen (EP) aus der Anzahl der Erwerbstätigen (ET) und der Anzahl der Arbeitslosen (AL) zusammensetzt. Es gibt nun zwei mögliche Fälle (siehe Abbildung 4):

• Fall 1: Ein offiziell Arbeitsloser nimmt eine Arbeit an, er wechselt also von der Gruppe der Arbeitslosen (AL) zu den Erwerbstätigen (ET). Dadurch steigt die Beschäftigungsquote (BQ), aber die Gesamtzahl an Erwerbspersonen (EP), also auch die Erwerbsquote (EQ) bleibt gleich.
• Fall 2: Ein „versteckter Arbeitsloser“ wird erwerbstätig. Dies erhöht sowohl die Beschäftigungsquote (BQ) als auch die Erwerbsquote (EQ), weil dieser nun auch als Erwerbsperson (EP) zählt.

Rein statistisch gilt also: Je mehr versteckte Arbeitslose in einer Gruppe sind, desto stärker müsste die Erwerbsquote auf die Konjunktur reagieren. Das bedeutet, je höher der Schätzwert für β ist, desto höher ist auch die Zahl der versteckten Arbeitslosen in dieser Gruppe.

Die Berechnung der versteckten Arbeitslosigkeit wird nicht nur für Österreich, sondern auch für andere europäische Länder durchgeführt. Die Detailergebnisse werden für Österreich, Deutschland, Schweden, Finnland und Großbritannien (UK) angeführt.

Um die unterschiedlichen Entwicklungen in den einzelnen Altersgruppen aufzuzeigen, wird folgendermaßen unterteilt:

• Die junge Generation:
  Personen im Alter von 15 bis 24 Jahren
• Die mittlere Generation:
  Personen im Alter von 25 bis 54 Jahren
• Die ältere Generation:
  Personen im Alter von 55 bis 64 Jahren

Für Österreich wird auch zwischen Frauen und Männern unterschieden.

Vereinfachte Modellsystematik

Abbildung 4. Darstellung: Agenda Austria.

Daten und Methodik

Die Daten sind allesamt der OECD-Datenbank entnommen und beinhalten saisonbereinigte Zahlen für Arbeitslose, Erwerbstätige, Erwerbspersonen und Bevölkerung für diverse Altersgruppen auf Quartalsbasis. Für Österreich sowie Finnland und Großbritannien (UK) sind die Daten von 1999:Q1 bis 2013:Q1 vorhanden, für Deutschland von 2005:Q1 bis 2013:Q1 und für Schweden von 2001:Q1 bis 2013:Q1. Für die meisten anderen Vergleichsländer sind Daten ab 1999:Q1 vorhanden. Tabelle 3 beschreibt die verwendeten Daten:

Beschreibung der Daten

Tabelle 3. Quelle: ILO,OECD.

Die Regression wird mittels OLS-Methode und mit heteroskedastiekonsistenten (robusten) Standardfehlern geschätzt (White correction). Entscheidend ist die Wahl der Konjunkturindikatoren für die Regressionsgleichung. Laut Fuchs (2002) müssen diese „inhaltlich einleuchtend und statistisch gut“ sein. Dies trifft auf die Beschäftigungsquote zu, weist sie doch eine hohe Korrelation zur Konjunktur auf. Rein intuitiv ist auch klar, dass in Zeiten mit starkem Wirtschaftswachstum die Beschäftigung steigen und daher auch die Quote nach oben gehen sollte.

Zusätzlich erfordert die Berechnung der versteckten Arbeitslosigkeit (nicht die Regression) die Beantwortung der Frage, wie hoch die Arbeitslosigkeit in Zeiten der Hochkonjunktur wäre. In diesem Paper wurde – ähnlich wie bei Fuchs (2002) – der Wert gewählt, der im Beobachtungszeitraum der niedrigste war[3]. Als Robustheitstest wurden zusätzlich andere (niedrigere) Werte anstelle des Hochkonjunkturwerts verwendet. Das hat zwar quantitativ einen Einfluss auf die versteckte Arbeitslosenzahl, die relativen Ergebnisse würden sich allerdings nicht ändern (Altersvergleich, Ländervergleich). Absolut gesehen können die Ergebnisse als Minimalwerte verstanden werden, da ein Hochkonjunkturwert, der über dem beobachteten Wert liegt, kaum sinnvoll ist.